Pilottan Üretime: GenAI Programlarının Uzun Vadede Ölçeklenmesine İlişkin İçgörü

Yıllar sonra, üretken AI'nın (GenAI) yaygınlaşmasını düşündüğümüzde, 2024 bir dönüm noktası olarak görülecek - iş liderlerinin bir zamanlar denenmemiş inovasyon sularına ayaklarını sokmaktan çekindikleri, baştan aşağı atladıkları yaygın deneyler, iyimserlik ve büyüme dönemi. McKinsey'nin Yapay Zeka Üzerine Küresel Anketi 2024 yılının ortalarında yapılan bir araştırmada, katılımcıların %75'i GenAI'nin önümüzdeki yıllarda kendi sektörlerinde önemli veya yıkıcı değişimlere yol açacağını öngördü.

GenAI'nin avantajları ve sınırlamaları hakkında çok şey öğrenilmiş olsa da, hala bir evrim aşamasında olduğumuzu hatırlamak önemlidir. Pilot programlar hızla geliştirilebilir ve oluşturulması nispeten ucuzdur, ancak bu programlar CIO ofisinin yetki alanında üretime geçtiğinde ne olur? İşlevsel kullanım durumları daha az kontrollü ortamlarda nasıl performans gösterecek ve takımlar programları sonuç gösterme şansı bile elde etmeden önce ivme kaybetmekten nasıl kaçınabilir?

Pilot Uygulamadan Üretime Geçişte Karşılaşılan Ortak Zorluklar

GenAI'nin verimliliği artırma, maliyetleri düşürme ve karar vermeyi geliştirme konusundaki muazzam potansiyeli göz önüne alındığında, C-Suite'in işlevsel iş liderlerine verdiği görev açıktır: ileri gidin ve kurcalayın. İş liderleri işe koyuldu, GenAI işlevselliğiyle oynadılar ve kendi pilot programlarını oluşturdular. Pazarlama ekipleri, son derece kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri oluşturmak ve tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için GenAI'yi kullandı. Müşteri hizmetlerinde, GenAI akıllı sohbet robotlarının sorunları gerçek zamanlı olarak çözmesine yardımcı oldu ve Ar-Ge ekipleri yeni eğilimleri tespit etmek için büyük miktarda veriyi analiz edebildi.

Ancak tüm bu potansiyel ile nihai uygulama arasında hâlâ çok fazla kopukluk var.

Bir pilot program CIO ofisinin yörüngesine girdiğinde, veriler çok daha yakından incelenir. Artık, GenAI ile ilgili model yanlılığı ve halüsinasyonlar gibi bazı yaygın sorunlara aşinayız ve daha geniş bir ölçekte bu sorunlar büyük sorunlara dönüşüyor. Bir CIO, tüm bir organizasyonda veri gizliliğinden ve veri yönetiminden sorumludur, oysa iş liderleri yalnızca odaklandıkları belirli alanla ilgili olabilecek verileri kullanırlar.

Ölçeklendirmeden Önce Düşünülmesi Gereken 3 Temel Şey

Yanılmayın, iş liderleri GenAI kullanım durumlarını belirli işlevleri için etkileyici sonuçlarla oluşturmada önemli ilerleme kaydettiler, ancak uzun vadeli etki için ölçeklendirme oldukça farklıdır. Bu yolculuğa çıkmadan önce dikkate alınması gereken üç husus şunlardır:

1. BT ve Bilgi Güvenliği Ekiplerini Erken (ve Sık) Dahil Edin

İşlevsel iş liderlerinin günlük işlerinde at gözlüğü takmaları ve pilot programlarını daha geniş organizasyona yaymak için gerekenleri küçümsemeleri yaygındır. Ancak bu pilot üretime geçtiğinde, iş liderlerinin ters gidebilecek tüm farklı şeyleri düşünmek için BT ve bilgi güvenliği ekibinin desteğine ihtiyaçları vardır.

Bu nedenle, pilotun stres testine yardımcı olmak ve olası endişeleri gidermek için BT ve bilgi güvenliği ekiplerini en baştan dahil etmek iyi bir fikirdir. Bunu yapmak, aynı zamanda, dışarıdan bakış açılarını dahil etmek ve bireysel işlevler içinde oluşabilecek onay önyargısına meydan okumak için kritik olan işlevler arası iş birliğini teşvik etmeye de yardımcı olacaktır.

2. Mümkün Olduğunda Gerçek Verileri Kullanın

Daha önce de belirtildiği gibi, veri odaklı sorunlar GenAI'yi ölçeklendirmenin önündeki en büyük engellerden biridir. Bunun nedeni, pilot programların genellikle iş liderleri, BT ekipleri ve nihayetinde CIO arasında uyumsuz beklentilere yol açabilen sentetik verilere dayanmasıdır. Sentetik veriler gerçek dünyadaki verileri taklit etmek için yapay olarak oluşturulan verilerdir; esasen gerçek verilerin yerine geçer, ancak hassas kişisel bilgiler içermez.

İşlevsel liderlerin her zaman gerçek verilere erişimi olmayabilir, bu nedenle sorunu gidermek için birkaç iyi ipucu şunlar olabilir: (1) ileride ek düzenleyici inceleme gerektirebilecek pilot programlardan kaçının; (2) kötü verilerin pilot sonuçlarını bozmasını/çarpıtmasını önlemek için yönergeler koyun; ve (3) gelecekteki uyum olasılığını artırmak için şirketin mevcut teknoloji yığınını kullanan çözümlere yatırım yapın.

3. Gerçekçi Beklentiler Belirleyin

GenAI, 2022 sonlarında ChatGPT'nin piyasaya sürülmesinden sonra ilk kez kamuoyunda öne çıktığında, teknolojinin bir gecede endüstrileri devrim niteliğinde değiştireceği yönündeki beklentiler çok yüksekti. Bu abartı (iyi ya da kötü) büyük ölçüde devam etti ve ekipler, GenAI yatırımlarının daha fazla fon almayı umuyorsa, anında sonuç göstermeleri için hala muazzam bir baskı altındalar.

Gerçek şu ki, GenAI dönüştürücü olsa da şirketlerin teknolojiye dönüşümü başlatması için zaman (ve destek) vermesi gerekiyor. GenAI tak-çalıştır değildir ve gerçek değeri yalnızca akıllı sohbet robotları veya yaratıcı görsellerle sınırlı değildir. GenAI programlarını başarıyla ölçekleyebilen şirketler, kısa vadeli sonuçlardan ziyade uzun vadeli etkiyi önceliklendiren bir inovasyon kültürü oluşturmak için ilk önce zaman ayıranlar olacaktır.

Hepimiz Bunda Beraberiz

GenAI hakkında son zamanlarda ne kadar çok şey okumuş olsak da, hala çok yeni bir teknoloji ve şirketler her şeyi çözdüğünü iddia eden herhangi bir satıcıya karşı dikkatli olmalı. Bu tür bir kibir, yargıyı bulandırır, yarı pişmiş kavramları hızlandırır ve işletmeleri iflas ettirebilecek altyapı sorunlarına yol açar. Bunun yerine, GenAI heyecanının bir başka yılına girerken, bu güçlü teknolojiyi sorumlu bir şekilde nasıl ölçeklendireceğimiz hakkında anlamlı tartışmalara katılmak için de zaman ayıralım. BT ekibini sürece erken dahil ederek, gerçek dünya verilerine güvenerek ve makul yatırım getirisi beklentilerini koruyarak, şirketler GenAI stratejilerinin yalnızca ölçeklenebilir değil, aynı zamanda sürdürülebilir olmasını sağlamaya yardımcı olabilir.